DefaultCPUAllocator: can‘t allocate memory

深度学习训练过程出现如下错误：
RuntimeError: [enforce fail at CPUAllocator.cpp:68] . DefaultCPUAllocator: can’t allocate memory: you tried to allocate 10526388877312 bytes. Error code 12 (Cannot allocate memory)
常见原因及解决方案：

1. 张量形状不匹配导致广播爆炸
   最常见的原因为张量操作中的维度不匹配，导致广播操作产生巨大中间结果。

# 错误示例：形状不匹配导致内存爆炸importtorch# 假设有两个形状不匹配的张量a=torch.randn(100,10,1000)# 形状: (100, 10, 1000)b=torch.randn(10,1000)# 形状: (10, 1000)# 这个操作可能导致广播产生巨大张量# result = a + b # 可能产生问题# 解决方案：检查并修正形状# 确保张量形状兼容a=torch.randn(100,10,1000)b=torch.randn(100,10,1000)# 修正为相同形状

2. 矩阵乘法维度错误

# 错误示例：矩阵维度不匹配A=torch.randn(1000000,100)# 形状: (1000000, 100)B=torch.randn(100,1000000)# 形状: (100, 1000000)# 这个矩阵乘法会产生 (1000000, 1000000) 的巨大矩阵# C = torch.matmul(A, B) # 需要 3.7TB 内存！# 解决方案：# 1. 检查矩阵维度是否正确# 2. 使用分块计算

3. 数据加载器问题
   检查数据加载时是否意外复制了数据：

# 检查batch size是否合理batch_size=64# 而不是 64000000# 检查数据预处理dataset=YourDataset()# 确保__getitem__返回单个样本，而不是整个数据集